¿Qué es la observabilidad de lote completo?

La observabilidad de lote completo se basa en la observabilidad, que es la capacidad de comprender el estado interno de un sistema en función de sus resultados externos, específicamente sus datos de telemetría, incluyendo métricas, eventos, registros y trazas (MELT).

Mientras que la observabilidad tradicional proporciona visibilidad de sistemas o aplicaciones individuales, la observabilidad de lote completo correlaciona la telemetría en todas las capas de la tecnología pila, desde la infraestructura y las aplicaciones nativo de la nube hasta las experiencia del usuario. Este enfoque brinda a las organizaciones una visión holística de todo su entorno de TI.

A medida que los entornos de TI se vuelven más complejos, este enfoque integral es cada vez más esencial. Muchas organizaciones ahora gestionan miles de microservicios en múltiples nubes, donde una transacción de un solo usuario puede tocar docenas de servicios diferentes.

Cuando un servicio falla, puede desencadenar fallas en todo el sistema. Las herramientas de monitoreo tradicionales y las soluciones de observabilidad aisladas con frecuencia pasan por alto estos problemas en cascada porque no pueden ver cómo interactúan los servicios.

La observabilidad de lote completo ayuda a eliminar estos silos unificando la telemetría en una única fuente de verdad para los datos de observabilidad. Cuando surgen problemas de rendimiento, los equipos pueden rastrear los problemas a través de toda la pila, lo que reduce significativamente el tiempo medio de reparación (MTTR), el tiempo promedio necesario para restaurar el servicio después de un incidente.

Con la observabilidad de lote completo, las organizaciones pueden optimizar el rendimiento de la aplicación, identificar las causas principales más rápido, resolver problemas de forma proactiva y mejorar la confiabilidad del sistema. 

El monitoreo, la observabilidad y la observabilidad de lote completo representan una progresión en la forma en que las organizaciones entienden sus entornos de TI. Cada enfoque responde preguntas cada vez más complejas sobre el comportamiento del sistema.

" ¿ Lo que está sucediendo?"

El monitoreo rastrea métricas y alertas predefinidas cuando los sistemas superan los umbrales. Captura indicadores de estado del sistema, como el uso de la CPU , el consumo de memoria y la latencia de la red a través de paneles y alertas.

El monitoreo tradicional ofrece instantáneas del rendimiento del sistema, pero proporciona poca insight sobre las causas subyacentes. Por ejemplo, el monitoreo puede señalar que los tiempos de respuesta superan los dos segundos, pero no puede explicar si la causa son consultas a la base de datos, congestión de la red o código de la aplicación.

Herramientas como gestión del rendimiento de las aplicaciones (APM) y gestión del rendimiento de la red (NPM) amplían estas capacidades, pero siguen centrándose en dominios específicos en lugar de en el sistema completo.

“¿Por qué está sucediendo?”

La observabilidad permite a los equipos explorar el comportamiento del sistema sin consultas predefinidas. Proporciona investigación a través de métricas, registros y trazas a medida que surgen problemas.

A diferencia de las alertas reactivas del monitoreo, la observabilidad proporciona capacidades de investigación. Cuando el rendimiento se degrada, los equipos pueden rastrear solicitudes, examinar registros y analizar patrones para identificar causas específicas. Sin embargo, la observabilidad estándar generalmente se centra en aplicaciones o servicios individuales.

"¿Cómo funciona todo en conjunto?"

La observabilidad de lote completo correlaciona automáticamente los datos entre capas y puede mapear problemas en todo el entorno de TI para revelar cadenas de causa y efecto.

La distinción clave es el alcance y la automatización. Cuando falla un pago en un sitio de comercio electrónico, la observabilidad de pila completa revela la cadena completa: un error de frontend que activa llamadas API duplicadas, satura una base de datos con consultas no indexadas y causa tiempos de espera que afectan los ingresos. Esta vista integral transforma la resolución de problemas de horas de investigación a minutos de resolución guiada.

Las plataformas de observabilidad de lote completo monitorean continuamente las pilas de Tecnología mediante la recopilación de telemetría de múltiples sistemas en tiempo real. Recopilan datos a través de agentes, SDK e instrumentación automática o leyendo registros y puntos finales de métricas existentes y luego los correlacionan para mapear las relaciones entre los componentes.

Las plataformas modernas de observabilidad de lote completo utilizan machine learning (ML) y AIOps para detectar automáticamente anomalías, predecir fallas y ofrecer información en tiempo real, a menudo con una configuración manual mínima.

Las plataformas de observabilidad de lote completo recopilan cuatro tipos principales de datos de telemetría: métricas, eventos, registros y rastreos (MELT). 

Las métricas son medidas fundamentales del rendimiento de las aplicaciones y los sistemas a lo largo del tiempo. Hacen un seguimiento del uso de la CPU, el consumo de memoria, la latencia, el rendimiento y otras métricas de performance que ayudan a los equipos a identificar los problemas de degradación y capacidad antes de que afecten a los usuarios.

Las métricas comunes incluyen:

• Métricas del host: uso de memoria, disco y CPU
• Métricas de red: tiempo de actividad, latencia, rendimiento
• Métricas de aplicación: tiempos de respuesta y tasas de error
• Métricas del grupo de servidores: total de instancias, número de instancias en ejecución
• Métricas de dependencia externa: disponibilidad, estado del servicio

Los eventos son sucesos discretos que ocurren en momentos específicos. Ayudan a los equipos a correlacionar problemas con cambios específicos del sistema y establecer cronogramas de incidentes.

Ejemplos:

• Despliegues y cambios de configuración: lanzamientos de código, reinicios de servidores o actualizaciones de bases de datos
• Degradaciones del servicio: ralentizaciones de la API, fugas de memoria o congestión de la red
• interrupciones del sistema: fallas en la base de datos o indisponibilidad completa del servicio

Los logs crean registros granulares con marcas de tiempo que proporcionan una visión de alta fidelidad del comportamiento del sistema, completa con el contexto para la solución de problemas. Por ejemplo, los registros pueden mostrar la secuencia exacta de consultas a la base de datos que manejaron al fallo de una transacción.

Los seguimientos mapean la ruta de extremo a extremo de las solicitudes del usuario, desde el front-end a través de toda la arquitectura y de regreso al usuario. Por ejemplo, un rastro puede revelar cómo fluye una solicitud de transferencia de dinero a través de los sistemas de autenticación, detección de fraude, validación de cuentas y procesamiento de transacciones.

Los rastreos son esenciales para la observabilidad de lote completo porque cada recorrido atraviesa múltiples sistemas.

Después de recopilar los datos MELT, la plataforma correlaciona esta información en toda la pila de tecnología en tiempo real a través de relaciones semánticas para comprender cómo interactúan los diferentes componentes, contenedores, microservicios y bases de datos.

Los equipos de toda la organización (incluidos DevOps, equipos de ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE) y personal de TI) pueden identificar rápidamente el "qué, dónde y por qué" de cualquier problema, señalando las posibles causas principales con mucha menos investigación manual.

OpenTelemetry (OTel) se ha convertido en el marco y ecosistema de facto para la recopilación de telemetría independiente del proveedor. Este marco de código abierto proporciona kits de desarrollo de software (SDK), API e instrumentación automática que, en muchos casos, permiten la recopilación de telemetría sin modificaciones en el código fuente.

Las organizaciones utilizan OTel para mantener visibilidad full stack, independientemente de la plataforma de Observabilidad que elijan, lo que lo hace cada vez más crítico para entornos de múltiples proveedores y sistemas distribuidos complejos.

La observabilidad de lote completo ofrece visibilidad completa a través de varias capacidades. Estas plataformas suelen incluir:

• Automatice la detección y la asignación
• Análisis de causa principal
• Panel de control unificado
• Optimización predictiva

Las plataformas de observabilidad de lote completo pueden desplegar automáticamente y comenzar a monitorear los servicios recién desplegados, actualizando continuamente los mapas de relaciones en Kubernetes, AWS y otros entornos de nube. Este enfoque reduce la configuración manual en comparación con muchas herramientas de supervisión tradicionales.

Por ejemplo, durante una migración de un centro de datos on premises a un entorno en la nube, la plataforma puede descubrir automáticamente nuevos servicios en la nube y mantener la visibilidad en ambos entornos durante la transición.

Al correlacionar los datos de telemetría en todas las capas, las plataformas pueden realizar análisis automatizados de causa principal en minutos en lugar de horas. Cuando surgen problemas de rendimiento, el sistema identifica si las causas se encuentran en el código de la aplicación, la latencia de la red o problemas de infraestructura.

La plataforma puede determinar con precisión que el aumento de la latencia se debe a un procesador de pagos de terceros, transformando la resolución de problemas de un trabajo detectivesco a una resolución guiada.

Los paneles consolidan la telemetría en visualizaciones intuitivas para los stakeholders tanto técnicas como empresariales. Estas interfaces monitorean el rendimiento de las aplicaciones, rastrean la experiencia digital y miden los KPI de negocio continuamente, proporcionando insights procesables en todos los niveles.

Por ejemplo, un panel puede mostrar que las fallas de pago se correlacionan con tiempos de respuesta de API superiores a dos segundos, lo que permite a los equipos priorizar los arreglos.

Los modelos de machine learning analizan patrones históricos y anomalías para predecir las necesidades de capacidad, optimizar la asignación de recursos y prevenir problemas de rendimiento antes de que ocurran, mejorando tanto el rendimiento del sistema como la Experiencia del usuario.

La observabilidad de lote completo transforma la forma en que las organizaciones gestionan entornos de TI complejos al proporcionar una visibilidad integral que impulsa tanto la excelencia operativa como el valor empresarial.

La observabilidad de lote completo puede ayudar a reducir el tiempo de inactividad al acortar el tiempo medio de reparación (MTTR), a menudo de horas a minutos. En lugar de que los equipos investiguen cada capa por separado (comprobando los registros de aplicaciones, las métricas de red y el rendimiento de la base de datos), la correlación automatizada puede identificar inmediatamente la causa principal. Puede determinar si un problema se debe a una fuga de memoria, una configuración incorrecta de la red o un punto muerto en la base de datos.

Cuando se integra con plataformas de automatización o runbooks, la observabilidad de lote completo puede desencadenar acciones de autorreparación que resuelven los problemas de forma independiente. Por ejemplo, cuando el consumo de memoria se acerca a los umbrales críticos, el sistema puede escalar recursos automáticamente o reiniciar servicios antes de que los usuarios tengan alguna experiencia.

La observabilidad de lote completo ayuda a identificar ineficiencias específicas de recursos, como contenedores aprovisionados para carga máxima pero que funcionan a una capacidad mínima, servicios duplicados en todos los entornos y recursos huérfanos de proyectos completados. Esta visibilidad permite a las organizaciones dimensionar correctamente la infraestructura y reducir el gasto innecesario en la nube.

Los analytics impulsados por IA también ayudan a los equipos de TI a prevenir problemas antes de que afecten a los usuarios. Una plataforma de venta minorista, por ejemplo, podría detectar patrones de consulta de la base de datos que se vuelven progresivamente más lentos semanas antes del Black Friday, lo que permite a los equipos optimizar los índices y evitar fallas de pago durante el tráfico pico.

Los equipos de DevOps dedican menos tiempo a la resolución de problemas y más tiempo a la creación de características. El seguimiento distribuido revela cómo los cambios en el código afectan el rendimiento de la producción en todos los servicios dependientes, mientras que la instrumentación automatizada elimina la configuración manual.

Con la observabilidad de lote completo, los desarrolladores pueden rastrear una llamada API lenta a través de microservicios, bases de datos e integraciones en minutos en lugar de horas. Esta visibilidad identifica las regresiones de rendimiento antes de que lleguen a producción, lo que reduce tanto la frecuencia de reversión (la frecuencia con la que se deben revertir los despliegues debido a fallas) como el tiempo de depuración. 

La observabilidad de lote completo fortalece la postura de seguridad a través de registros de auditoría integrales y detección de anomalías. Cuando ocurren incidentes, los registros y rastreos permiten a los equipos identificar los vectores de ataque, evaluar el impacto y remediar las vulnerabilidades más rápido que la respuesta tradicional a incidentes.

La tecnología también respalda los requisitos de cumplimiento manteniendo registros de auditoría detallados del acceso al sistema y los flujos de datos. Las empresas de servicios financieros, por ejemplo, utilizan la observabilidad de lote completo para respaldar la auditabilidad de regulaciones como la Ley Sarbanes-Oxley (SOX) y ayudar a documentar el rendimiento con registros detallados y con marca de tiempo.

La observabilidad de lote completo conecta directamente las métricas técnicas con los resultados empresariales. Las organizaciones pueden realizar un seguimiento de cómo el rendimiento de las aplicaciones afecta la experiencia del cliente, las tasas de conversión y los ingresos en tiempo real.

Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico pueden correlacionar los tiempos de carga de las páginas con las tasas de abandono del carrito, analizando los patrones de comportamiento de los usuarios para ayudar a los equipos a priorizar las optimizaciones que afectan directamente los ingresos. 

Si bien las soluciones de observabilidad de lote completo brindan una visibilidad completa, las organizaciones pueden enfrentar problemas potenciales al implementar y mantener estos sistemas complejos.

Enterprise generan petabytes de datos de telemetría diariamente en miles de servicios. Las organizaciones deben equilibrar la visibilidad integral con las restricciones prácticas en torno a los costos de almacenamiento, el rendimiento de las consultas y la retención de datos.

Sin estrategias adecuadas y priorización de datos, este volumen de datos puede saturar las herramientas de observabilidad de lote completo, retrasando las insights y ocultando las anomalías. Por ejemplo, una compañía de servicios financieros que monitorear sistemas de negociación de alta frecuencia puede generar millones de eventos por segundo, lo que hace imposible el análisis en tiempo real sin un filtrado y una agregación inteligentes. 

La mayoría de las organizaciones operan docenas de herramientas de monitoreo acumuladas a lo largo de los años, cada una de las cuales sirve a equipos o tecnologías específicas. La pila de tecnología suele abarcar múltiples lenguajes de programación, sistemas existentes, entornos multinube, microservicios, componentes y marcos, lo que dificulta la interoperabilidad y crea datos fragmentados. Esta fragmentación frustra el propósito principal de la observabilidad de lote completo: crear una visión unificada de la salud del sistema.

Además, algunas herramientas se diseñaron principalmente para aplicaciones web, lo que dificulta la integración de aplicaciones móviles y dispositivos IoT en la misma infraestructura de Observabilidad. 

La observabilidad de lote completo requiere cambios fundamentales en la forma en que operan los equipos. Los equipos de desarrollo, operaciones, seguridad y negocios deben colaborar en torno a datos y métricas compartidos; de lo contrario, los datos permanecen aislados y los problemas críticos se encuentran entre los límites del equipo.

Por ejemplo, una interrupción de producción podría requerir correlacionar registros de aplicaciones (desarrollo), métricas de infraestructura (operaciones) y eventos de seguridad (InfoSec). Sin datos compartidos, el análisis de la causa principal se vuelve imposible.

Las organizaciones deben establecer modelos de propiedad claros, capacitar al personal en nuevos flujos de trabajo y definir qué métricas son importantes para los resultados comerciales. Sin estas bases, los equipos continúan confiando en herramientas familiares de manera aislada, frustrando el propósito de la observabilidad unificada.

La observabilidad de lote completo crea desafíos de cumplimiento únicos al agregar datos confidenciales de toda la empresa en plataformas centralizadas. Los datos de telemetría a menudo contienen información de identificación personal (PII), detalles de tarjetas de pago o información médica protegida. Estos tipos de datos están sujetos al Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA), la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y otras regulaciones.

Sin enmascaramiento de datos, tokenización, restricciones geográficas y controles de acceso basados en roles, las organizaciones corren el riesgo de exponer datos confidenciales a usuarios no autorizados o infringir los requisitos normativos. Por ejemplo, resolver un problema de transacción para un cliente europeo puede requerir acceder a registros que contienen información de identificación personal (PII). Si los ingenieros con sede en Estados Unidos ven esos datos, podrían infringir las restricciones del RGPD.

Las organizaciones ya tienen dificultades con las relaciones señal-ruido, es decir, distinguir las alertas críticas de los datos operativos normales. La observabilidad de lote completo amplifica este desafío al agregar telemetría de cada capa de la pila tecnológica simultáneamente, multiplicando las alertas potenciales.

Por ejemplo, un único tiempo de espera de API puede activar notificaciones en la capa de aplicaciones, monitoreo de infraestructura, monitoreo sintético de usuarios y paneles de KPI del negocio. Sin correlación y deduplicación inteligentes, los equipos pueden recibir docenas de alertas por un problema.

Sin una configuración adecuada y una correlación automatizada, las plataformas de observabilidad de lote completo pueden abrumar a los equipos con alertas redundantes de múltiples sistemas, lo que potencialmente provoca que problemas críticos entre sistemas se pierdan en el ruido.

La inteligencia artificial está transformando la observabilidad de lote completo a través de analytics avanzados, automatización y capacidades predictivas. Mientras que la observabilidad tradicional proporciona visibilidad de los sistemas, la IA mejora esta visibilidad mediante el análisis de patrones en toda la pila de tecnología para predecir y prevenir problemas antes de que afecten a las operaciones.

Al analizar extensos flujos de datos en todas las capas, desde la infraestructura hasta las aplicaciones, los algoritmos de machine learning (ML) identifican patrones, anomalías y correlaciones que el análisis humano podría pasar por alto. Este proceso permite a los equipos pasar de la resolución reactiva de problemas a la optimización proactiva.

Algunas de las ventajas de usar la IA en la observabilidad de lote completo incluyen: 

Las plataformas impulsadas por IA analizan los datos de telemetría entrantes para detectar anomalías y luego realizan automáticamente acciones correctivas en toda la pila. Cuando una fuga de memoria afecta a varios servicios, por ejemplo, el sistema puede reiniciar los contenedores afectados, escalar recursos y redirigir el tráfico sin intervención humana.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) permiten a los usuarios consultar los datos de observabilidad a través de un lenguaje sencillo en lugar de una sintaxis de consulta compleja. En lugar de escribir lenguajes de consulta específicos del dominio, los equipos pueden preguntarse "¿Por qué falló ayer el pago para los clientes europeos?" y recibir insights correlacionaos de toda la pila. Este enfoque democratiza el acceso a los datos de observabilidad para los stakeholders no técnicos. 

A diferencia del análisis tradicional basado en correlaciones, la IA causal trabaja para identificar relaciones de causa y efecto entre eventos del sistema. En entornos de conjunto completo, esto significa comprender no solo que la latencia se correlaciona con fallas de pago, sino que patrones de consulta específicos causan retrasos en cascada a través de servicios dependientes.

Los modelos de machine learning analizan patrones históricos para Forecasting necesidades de capacidad, predecir puntos de falla y optimizar la asignación de recursos en toda la pila. Estas predicciones permiten el escalado preventivo, la programación de mantenimiento y el ajuste del rendimiento antes de que los problemas afecten a los usuarios.

Los sistemas de IA crean nuevos desafíos de monitoreo para la observabilidad de lote completo. El software tradicional sigue patrones deterministas: cuando una aplicación falla, la correlación de los datos MELT señala si se trata de una fuga de memoria, una falla de la base de datos o un tiempo de espera de la API.

Los modelos de IA producen resultados probabilísticos, lo que significa que entradas idénticas pueden producir respuestas diferentes. En entornos de conjunto completo, esta variabilidad se transmite en cascada a través de múltiples capas. El resultado inesperado de un modelo de IA podría desencadenar errores en las API posteriores. Estos errores pueden afectar las consultas de la base de datos y, en última instancia, afectar las interfaces de usuario. Rastrear estas variaciones probabilísticas en toda la pila se vuelve exponencialmente más complejo que monitorear los sistemas tradicionales.

Por ejemplo, un chatbot de atención al cliente puede proporcionar diferentes respuestas a la misma pregunta, lo que requiere una observabilidad de lote completo para rastrear cómo esa variación afecta los servicios de backend, el procesamiento de pagos y las métricas de satisfacción del cliente simultáneamente.

Las organizaciones deben realizar un seguimiento de la desviación del modelo, los problemas de calidad de los datos y la precisión de las predicciones junto con las métricas de rendimiento tradicionales para monitorear de manera efectiva los sistemas impulsados por IA dentro de sus conjuntos completos.